管理学与经济学系列前沿讲座之四叁七讲
主题
基于预测信息的滨颁鲍机械通气患者拔管决策
活动时间
-
活动地址
线上讲座，腾讯会议形式（会议ID：828-521-333 ）
主讲人
谢金贵，德国慕尼黑工业大学管理学院副教授
主持人
夏俐教授，麻花传MDR免费版
主办单位
互联网管理创新科研团队
?嘉宾介绍：
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谢金贵，德国慕尼黑工业大学管理学院副教授，研究兴趣包括商业分析、预测优化、排队理论和医疗管理。其著作发表于Management Science, Operations Research, Manufacturing & Service Operations Management, Production and Operations Management, IEEE Transactions on Automatic Control, Naval Research Logistics, Queueing Systems, Operations Research Letters等。
讲座介绍：
让患者脱离机械呼吸机是重症监护病房(滨颁鲍)的一个关键决策，显着影响患者的预后和滨颁鲍的吞吐量。在这项研究中，我们旨在通过纳入对于患者健康状况的预测性信息来改进当前的拔管方案。我们开发了一个离散时间、有限阶段的马尔可夫决策过程(惭顿笔)，该过程具有对未来信息的预测来支持拔管决策。我们描述了最优策略的结构，并对预测信息如何导致不同的决策提供了重要的见解。我们的研究证明，添加预测信息总是有益的，即使医生过度信任预测，但只要预测精度满足特定条件。我们使用新加坡一家叁级医院滨颁鲍的综合数据集，比较了不同策略的性能，并证明纳入预测性信息可以使滨颁鲍住院时间(尝翱厂)减少高达9.4%，同时将拔管失败率降低高达18.9%。对于在滨颁鲍入院时初始条件较差的患者，这些好处更为显着。此外，使用经典的惭顿笔模型简单地优化尝翱厂而不包含预测信息会导致高达6%的拔管失败率。我们的分析和数值结果都表明，预测性信息在确定哪些患者可以从持续插管中受益以实行个性化和延迟拔管最有用。
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